基于结构模态参数和SVM的结构损伤识别研究



基于结构模态参数和SVM的结构损伤识别研究

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基于结构模态参数和SVM的结构损伤识别研究

论文目录
致谢	第1-5 页
摘要	第5-6 页
Abstract	第6-10 页
1 绪论	第10-20 页
· 结构损伤识别提出的背景与意义	第10 页
· 国内外损伤识别的研究现状	第10-12 页
· 国外研究状况	第11-12 页
· 国内研究状况	第12 页
· 结构损伤识别的相关技术的发展	第12-16 页
· 支持向量机	第13-14 页
· 人工神经网络	第14-15 页
· 遗传算法	第15 页
· 小波分析法	第15-16 页
· 损伤识别方法存在的问题	第16-17 页
· 本文的研究内容	第17-20 页
2 振动模态分析理论的基本原理	第20-26 页
· 引言	第20-21 页
· 基于模态参数的损伤识别方法	第21-24 页
· 基于固有频率变化的方法	第21-22 页
· 基于振型变化的方法	第22-24 页
· 本章小结	第24-26 页
3 支持向量机理论	第26-38 页
· 引言	第26 页
· 支持向量机分类方法	第26-29 页
· 最优分类超平面	第26-29 页
· 软间隔分类超平面	第29 页
· 支持向量机回归方法	第29-32 页
· 核函数	第32-34 页
· 支持向量机的学习算法	第34-35 页
· 支持向量机的实现	第35-36 页
· 本章小结	第36-38 页
4 支持向量机结构损伤识别	第38-44 页
· 引言	第38-39 页
· 特征向量的构建	第39-40 页
· 支持向量机的选择	第40-42 页
· 支持向量机类型的选择	第41 页
· 核函数及其参数选择	第41-42 页
· 算法评价	第42 页
· 本章小结	第42-44 页
5 结构损伤识别数值分析算例	第44-74 页
· 数值分析的任务和流程	第44-45 页
· 算例一	第45-49 页
· 分析模型	第45 页
· 损伤模拟和样本集提取	第45-46 页
· 特征向量和样本集的构建	第46 页
· 支持向量机对悬臂梁损伤的识别结果	第46-49 页
· 算例二	第49-73 页
· 分析模型	第49-50 页
· 损伤模拟和样本集提取	第50-52 页
· 损伤对采用的损伤指标的灵敏度分析	第52-61 页
· 损伤位置识别	第61-66 页
· 损伤程度估计	第66-73 页
· 本章小结	第73-74 页
6 结论与展望	第74-78 页
· 论文结论	第74-75 页
· 研究展望	第75-78 页
参考文献	第78-83 页
作者简历	第83-84 页
学位论文数据集	第84页

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